## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1197 − 1204 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3658

## Prediksi Penerimaan Siswa Baru dengan Metode Single Exponential Smoothing Melalui Metrik Evaluasi MAD, MSE dan MAPE
Diki Arisandi * , Salamun, Aldi Ramadhan Putra
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Abdurrab, Pekanbaru Jl. Riau Ujung No. 73, Tampan, Air Hitam, Payung Sekaki, Air Hitam, Kec. Payung Sekaki, Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1,* diki@univrab.ac.id, 2 salamun@univrab.ac.id, 3 aldi.ramadhan.p@student.univrab.ac.id Email Penulis Korespondensi: diki@univrab.ac.id Submitted: 16/06/2023; Accepted: 28/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak −Penelitian ini bertujuan untuk mencari solusi atas permasalahan dalam meramalkan jumlah penerimaan siswa baru. Dalam  sebuah  institusi  pendidikan,  peramalan  penerimaan  siswa  baru  merupakan  langkah  penting  untuk  memastikan keberlanjutan dan keberhasilan institusi tersebut. Pada masa saat ini, kegiatan peramalan penerimaan siswa baru di sebuah institusi  pendidikan  menjadi  hal  yang  menentukan  sebagai  salah  satu  bentuk  upaya  keberlanjutan.  Salah  satu  upaya  yang dilakukan pada proses penerimaan siswa baru, terutama di PKBM Tahfidz At Tamam, digunakan metode single exponential smoothing  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  siswa  yang  akan  diterima  pada  tahun  berikutnya.  PKBM  Tahfizh  At  Tamam adalah salah satu sekolah swasta di Pekanbaru yang menekankan hafalan Al Qur’an siswa dan siswinya, sehingga diharapkan menjadi  generasi  Al  Qur'an  was  sunnah.  Metode  yang  diterapkan  merupakan  teknik  statistik  yang  memakai  persamaan matematis  dalam  menghasilkan  prediksi  melalui  data-data  sebelumnya.  Data  penerimaan  siswa  baru  dari  beberapa  tahun sebelumnya diambil untuk melakukan peramalan jumlah siswa yang akan diterima pada tahun berikutnya. Untuk menghitung galat error digunakan beberapa metrik seperti MAD, MSE, MAPE. Berdasarkan peramalan yang dilakukan dengan menerapkan metode Single Exponential Smoothing dalam Penentuan Kuantitas siswa dan siswi ini maka akan dihasilkan nilai peramalan penerimaan  siswa  baru  berdasarkan  konstanta  alpha  (α).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  single  exponential smoothing memberikan prediksi yang akurat dalam memperkirakan jumlah siswa baru pada tahun berikutnya.
Kata Kunci: PKBM Tahfidz At Tamam; Single Exponential Smoothing; Prediksi; Nilai α; Penerimaan Siswa Baru.
Abstract −Finding  a  solution  to  the  issue  of  predicting  the  quantity  of  new  student  admissions  is  the  goal  of  this  study. Forecasting  new  student  admissions  is  crucial  for  an  educational  institution  to  maintain  sustainability  and  success.  At  the moment,  sustainability  efforts  in  educational  institutions  are  mostly  dependent  on  the  activity  of  forecasting  new  student intakes. The single exponential smoothing method is one strategy used in the new student admissions process, particularly at PKBM Tahfidz At Tamam, to forecast the number of students whom would be admitted in the following year. A Pekanbaru private school named PKBM Tahfidz At Tamam places a strong emphasis on the memorizing of the Qur'an by its students in order to create a generation that is knowledgeable about both the Qur'an and the Sunnah. In order to make predictions based on historical data, the applied method makes use of statistical techniques that involve mathematical equations. The number of students who will be admitted in the following year is predicted using information on new student admissions from prior years. The error margin is calculated using a number of metrics, including MAD (Mean Absolute Deviation), MSE (Mean Squared Error), and MAPE (Mean Absolute Percentage Error). According to the study's findings, the single exponential smoothing method yields reliable forecasts for PKBM Tahfidz At Tamam's anticipated intake of new students the next year. Using this approach, the institution may better decide how to allocate resources, establish the curriculum, and maintain the facilities  to meet the demands of potential students. As a result, the single exponential smoothing is critical to projecting the number of prospective students enrollments.
Keywords : PKBM Tahfidz At Tamam; Single Exponential Smoothing; Forecasting; α Value; New Student Admissions

## 1. PENDAHULUAN
Peran pendidikan dalam kehidupan saat ini sangat penting seperti yang tertuang dalam UUD 1945 dimana setiap warga  negara  Indonesia  memiliki  hak  untuk  menempuh  pendidikan  [1],  baik  dari  lembaga  pendidikan  formil ataupun informil [2]. Pada era yang semakin berkembang, sudah semestinya sebuah lembaga pendidikan harus mampu bertransformasi dalam melihat dan memanfaatkan peluang dengan sebaik-baiknya terutama dalam proses penerimaan  siswa  baru  [3].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  institusi  pendidikan  dalam melakukan prediksi  yang akurat terkait penerimaan siswa baru. Penerimaan siswa baru merupakan proses yang penting dalam pengelolaan institusi pendidikan, karena melibatkan banyak aspek manajemen seperti perencanaan kapasitas kelas, alokasi sumber daya pengajaran, dan strategi pengembangan institusi pendidikan yang efektif [4]. Namun,  seringkali  sebuah  institusi  pendidikan  menghadapi  kesulitan  dalam  meramalkan  dengan  tepat  jumlah siswa baru yang akan diterima pada tahun berikutnya.
Beberapa masalah yang muncul dalam memprediksi penerimaan siswa baru diataranya tren dan fluktuasi yang sulit diprediksi [5], dimana perubahan tren penerimaan siswa baru dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal, seperti perubahan demografi, kebijakan pemerintah, dan persaingan antar lembaga pendidikan [6]. Hal ini menyulitkan institusi pendidikan dalam mengidentifikasi pola dan mengantisipasi fluktuasi penerimaan siswa baru  secara  akurat  [7].  Masalah  selanjutnya  berasal  dari  data  penerimaan  yang  dimiliki  sekolah.  Data  historis penerimaan siswa baru dapat mengandung ketidakpastian, terutama jika terjadi perubahan dalam metode pelaporan atau  kebijakan  penerimaan  [8].  Masalah  yang  lain  yaitu.  Kurangnya  alat  yang  tepat  dalam  memprediksi  angka siswa baru yang akan masuk. Institusi pendidikan sering kali menghadapi kendala dalam menggunakan metode

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1197 − 1204 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3658
yang sesuai untuk meramalkan jumlah siswa baru [9]. Dampak keputusan yang salah juga menjadi masalah dalam prediksi  penerimaan  siswa  baru.  Jika  institusi  pendidikan  gagal  melakukan  prediksi  yang  akurat,  hal  ini  dapat berdampak pada keputusan strategis yang salah, seperti alokasi sumber daya yang kurang tepat guna, kelebihan atau kekurangan kapasitas, dan juga penyesuaian program pendidikan yang tidak tepat sasaran.
Beberapa  hasil  penelitian  sebelumnya  memaparkan  terkait  implementasi  dari  single  exponential  method ini.  Penelitian  dari  Arridho  dan  Astuti  memaparkan  bagaimana  metode  single  exponential  method  melakukan prediksi proses bisnis pada usaha catering yang sudah berjalan sepuluh tahun. Hasil dari penelitian yang dilakukan menjelaskan  bagaimana  metode  ini  dapat  memberikan  prediksi  menggunakan  MAD  dan  MAPE  meskipun memiliki data yang berfluktuasi [10]. Handoko memaparkan hasil penelitiannya tentang metode single exponential method  dalam  memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  di  AMIK  Royal  Kisaran.  Data  yang  diambil sebanyak  14 tahun  sebelumnya  dengan  nilai  alpha  0<α<1.  Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini  dilakukan  pada  Tahun akademik 2018 dengan hasil prediksi untuk kedua program studi yang ada di AMIK Royal Kisaran [11]. Pakpahan, Basani, dan Hariani juga melakukan penelitian dengan metode Single dan double Exponential Smoothing untuk memprediksi  jumlah  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Timur  dari  tahun  2010  hingga  2018.  Dengan  nilai  α (alpha) dan β (beta) 0,1 sampai dengan 0,9 sebagai parameter pemulusan dan model akurasi MAPE, didapat angka prediksi jumlah kemiskinan pada Provinsi tersebut pada tahun berikutnya [12]. Penelitian sejenis juga dilakukan oleh Maharani dan Momon yang memanfaatkan metode single exponential method untuk mencari Bullwhip effect dalam pasokan dan permintaan. Hasil dari pendekatan single exponential smoothing dengan a = 0,9 menghasilkan nilai MAD, MSE, dan MAPE yang paling rendah dan selanjutnya dimanfaatkan untuk menurunkan nilai bullwhip effect  [13].  Terakhir,  yaitu  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Budiman  yaitu  memprediksi  stok  barang dagangan  berdasarkan  data  satu  tahun  terakhir  dengan  membandingkan  nilai  α  0.2,  0.4,  dan  0.7.  Hasil  dari penelitian ini yaitu didapat bahwa nilai MSE terkecil untuk setiap barang yang dijual berdasarkan nilai α [14].
Penelitian  sebelumnya  telah  fokus  pada  berbagai  sudut  implementasi  metode  Single  Exponential Smoothing,  seperti  prediksi  penyewaan  alat  transportasi,  jumlah  mahasiswa  baru,  penjualan  gamis,  pencarian Bullwhip effect, dan prediksi stok barang dagangan. Namun, belum ada penelitian yang secara khusus menerapkan metode  ini  untuk  memprediksi  penerimaan  siswa  baru,  seperti  pada  PKBM  Tahfizh  At-Tamam.  Meskipun penelitian sebelumnya telah memberikan hasil positif dalam hal prediksi menggunakan metode Single Exponential Smoothing, perlu dilihat bahwa hasil penelitian tersebut diatas dilakukan pada hal yang berbeda, seperti industri transportasi, pendidikan tinggi, penjualan ritel, dan rantai pasok. Oleh karena itu, diperlukan penelitian yang lebih spesifik untuk mengaplikasikan metode ini dalam lingkup sekolah menengah sederajat. Dalam hal PKBM Tahfizh At-Tamam, penting untuk menguji dan memvalidasi  keakuratan metode Single Exponential Smoothing  dengan data historis yang relevan untuk prediksi penerimaan siswa baru. Hasil-hasil penelitian sebelumnya memberikan gambaran  awal  tentang  potensi  metode  ini,  tetapi  perlu  dilakukan  penelitian  yang  lebih  terfokus  dan  menggali potensi metode ini dalam objek penelitian yang berbeda dari sebelumnya. Selain itu, penelitian sebelumnya telah menggunakan variasi nilai alpha (α) untuk metode Single Exponential Smoothing. Oleh karena itu, penting untuk mengeksplorasi nilai alpha yang optimal pada PKBM Tahfizh At-Tamam untuk mendapatkan prediksi penerimaan siswa baru yang paling akurat.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan metode Single Exponential Smoothing dalam konteks PKBM  Tahfizh  At-Tamam.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meramalkan  penerimaan  siswa  baru  pada  PKBM Tahfizh At-Tamam dengan menggunakan metode peramalan yang efektif dan akurat. Dengan menerapkan metode Single Exponential Smoothing, penelitian ini akan menghasilkan prediksi yang dapat membantu PKBM Tahfizh At-Tamam  dalam  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan  terkait  alokasi  sumber  daya,  fasilitas,  dan  tenaga pengajar untuk menghadapi permintaan siswa baru yang fluktuatif. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi  kinerja  metode  Single  Exponential  Smoothing  dengan  membandingkan  prediksi  yang  dihasilkan dengan  data  aktual  penerimaan  siswa  baru.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  yang berharga dalam penggunaan metode peramalan yang efektif dan dapat diandalkan dalam konteks PKBM Tahfizh At-Tamam,  serta  memberikan  kontribusi  terhadap  pengembangan  strategi  penerimaan  siswa  baru  yang  lebih efisien dan efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut  adalah  uraian  tahapan  kerja  yang  dapat  dilakukan  dalam  penelitian  tentang  penerapan  metode  Single Exponential Smoothing pada PKBM Tahfizh At-Tamam:
1. Tahap  Identifikasi  Tujuan  Penelitian:  Tahap  ini  melibatkan  identifikasi  tujuan  penelitian  secara  jelas  dan spesifik. Tujuan penelitian dapat mencakup prediksi penerimaan siswa baru pada PKBM Tahfizh At-Tamam menggunakan metode Single Exponential Smoothing, evaluasi keakuratan metode tersebut, dan pemilihan nilai alpha yang optimal.
2. Tahap Pengumpulan Data: Dalam tahap ini, data historis selama lima tahun penerimaan siswa baru pada PKBM Tahfizh  At-Tamam  dikumpulkan.  Data  ini  harus  mencakup  informasi  yang  mencerminkan  fluktuasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1197 − 1204 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3658
penerimaan siswa baru dari periode sebelumnya. Data dapat diperoleh melalui catatan internal PKBM Tahfizh At-Tamam.
3. Tahap  Analisis  Data:  Data  yang  telah  terkumpul  perlu  dianalisis  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang komprehensif  tentang  tren  dan  fluktuasi  penerimaan  siswa  baru  di  PKBM  Tahfizh  At-Tamam.  Analisis  ini dapat  melibatkan  penggunaan  metode  statistik  deskriptif  dan  grafik  untuk  mengidentifikasi  pola  dan karakteristik data.
4. Tahap Penentuan Nilai Alpha: Nilai alpha (α) dalam metode Single Exponential Smoothing merupakan faktor penghalusan  yang  mempengaruhi  prediksi  [15].  Tahap  ini  melibatkan  eksperimen  untuk  menentukan  nilai alpha yang optimal yang memberikan prediksi yang paling akurat untuk penerimaan siswa baru pada PKBM Tahfizh  At-Tamam.  Eksperimen  ini  dapat  melibatkan  pengujian  berbagai  nilai  alpha  dan  evaluasi  kinerja prediksi dengan menggunakan metrik evaluasi seperti Mean Absolute Deviation (MAD) [16], Mean Squared Error (MSE) [17], dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) [18].
5. Tahap  Implementasi  Metode  Single  Exponential  Smoothing:  Setelah  nilai  alpha  yang  optimal  ditentukan, metode  Single Exponential  Smoothing  dapat diimplementasikan untuk  memprediksi  penerimaan siswa baru pada PKBM Tahfizh At-Tamam. Proses ini melibatkan penggunaan data historis yang tersedia dan perhitungan yang sistematis menggunakan rumus Single Exponential Smoothing.
6. Tahap Evaluasi dan Validasi: Tahap ini melibatkan evaluasi hasil prediksi yang dihasilkan oleh metode Single Exponential  Smoothing  dengan  membandingkannya  dengan  data  aktual  penerimaan  siswa  baru.  Metrik evaluasi yang relevan seperti MAD, MSE, dan MAPE dapat digunakan untuk mengukur keakuratan prediksi. Evaluasi ini membantu untuk memahami sejauh mana metode Single Exponential Smoothing berhasil dalam meramalkan penerimaan siswa baru pada PKBM Tahfizh At-Tamam.

## 2.2 Tahapan Metode Single Exponential Smoothing
Metode Single Exponential Smoothing adalah salah satu metode peramalan yang digunakan untuk  meramalkan data dengan pola yang tidak memiliki tren atau pola musiman yang signifikan [19]. Tahapan dari metode Single Exponential Smoothing meliputi penentuan nilai alpha, pengujian nilai alpha [20], dan evaluasi kinerja prediksi dengan menggunakan metrik evaluasi seperti Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) [21]. Berikut dijelaskan tahapan-tahapan dari metode ini:
1. Penentuan Nilai Alpha (α): Nilai alpha menentukan seberapa cepat model bereaksi terhadap perubahan dalam data.  Nilai  alpha  dapat  berada  di  antara  0  dan  1,  di  mana  0  mengindikasikan  bahwa  model  hanya memperhitungkan  data  terbaru,  sedangkan  1  mengindikasikan  bahwa  model  hanya  memperhitungkan  data historis.
2. Pengujian Nilai Alpha:  Untuk menguji  nilai  alpha yang optimal, serangkaian eksperimen dilakukan dengan menggunakan  data  historis  dan  mencoba  berbagai  nilai  alpha.  Proses  ini  melibatkan  menghasilkan prediksi menggunakan  metode  Single  Exponential  Smoothing  dengan  setiap  nilai  alpha  yang  diuji.  Hasil  prediksi kemudian dibandingkan dengan data aktual untuk mengevaluasi akurasi prediksi.
3. Evaluasi  Kinerja  Prediksi:  Setelah  melakukan  pengujian  nilai  alpha,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan evaluasi kinerja prediksi dengan metrik evaluasi seperti Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE),  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Metrik  evaluasi  ini  memberikan  gambaran  tentang seberapa dekat prediksi dengan data aktual.
a. Mean Absolute Deviation (MAD): MAD mengukur rata-rata kesalahan absolut antara prediksi dan data aktual. Nilai MAD yang lebih rendah menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih kecil (1).
MAD =   ∑(|x − y|)/n (1)
b. Mean Squared Error (MSE): MSE mengukur rata-rata dari kuadrat kesalahan antara prediksi dan data aktual. MSE memberikan bobot lebih besar pada kesalahan yang besar. Nilai MSE yang lebih rendah menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih kecil (2).
MSE =   ∑((x − y) 2 )/n (2)
c. Mean Absolute Percentage Error (MAPE): MAPE mengukur persentase rata-rata kesalahan absolut antara prediksi dan data aktual. MAPE memberikan gambaran tentang kesalahan relatif dalam bentuk persentase. Nilai MAPE yang lebih rendah menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih kecil (3).
MAPE = (1 n ⁄ ) X ∑(| x − y/y|) X 100
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai  identifikasi  masalah,  Pada  saat  ini  masalah  yang  muncul  adalah  masih  sulit  untuk  memprediksi penerimaan siswa baru dikarenakan oleh beberapa faktor yang telah dibahas pada bagian pendahuluan. Dengan era yang semakin berkembang, lembaga pendidikan harus mampu melihat peluang dan  memanfaatkannya atau mengantisipasi penurunan siswa. Dengan demikian, institusi pendidikan memerlukan peramalan tentang jumlah

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1197 − 1204 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3658
siswa yang akan datang, termasuk apakah jumlah siswa yang akan masuk bertambah atau menurun, agar dapat mengantisipasi perkembangan mereka di masa depan. Dengan menggunakan aplikasi forecasting, sekolah dapat memprediksi atau meramalkan jumlah siswa yang akan masuk ke PKBM Tahfizh At Tamam Pekanbaru.\
Dalam penelitian tentang memprediksi calon siswa baru dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing  di  PKBM  Tahfizh  At-Tamam,  ada  banyak  langkah  penting  yang  harus  dilakukan  sebelum pengumpulan  data.  Pertama,  peneliti  akan  menemukan  variabel  prediksi  seperti  jumlah  siswa  baru,  waktu pendaftaran, dan informasi demografis calon siswa. Kemudian, mereka akan mengumpulkan data historis tentang penerimaan siswa baru di PKBM Tahfizh At-Tamam. Data ini diperoleh dari catatan internal PKBM Tahfizh At- Tamam selama lima tahun terakhir, dari  2018 hingga 2023. Ini mencakup informasi tentang jumlah siswa baru yang mendaftar pada periode sebelumnya. Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan dan memproses data. Data yang tidak lengkap, tidak konsisten, atau memiliki outlier akan diperbaiki atau dihapus. Untuk memastikan urutan yang tepat dalam analisis Single Exponential Smoothing, data historis akan diurutkan berdasarkan urutan waktu. Penentuan  nilai  alpha  (α)  sebagai  parameter  dalam  metode  penghalusan  eksponensial  tunggal  adalah  langkah selanjutnya. Untuk mencapai prediksi yang akurat, nilai alpha ini harus ditentukan. Peneliti dapat mengeksplorasi dan  menguji  beberapa  nilai  alpha  untuk  melihat  bagaimana  nilainya  memengaruhi  kinerja  prediksi.  Proses penerapan metode Single Exponential Smoothing dapat  dimulai setelah langkah-langkah pembersihan data dan penghitungan  nilai  alpha  selesai.  Peneliti  akan  menggunakan  data  historis  yang  telah  dikumpulkan  untuk melakukan perhitungan untuk meramalkan penerimaan siswa baru di PKBM Tahfizh At-Tamam. Tabel 1 berikut merupakan data masukan untuk diolah pada tahap berikutnya.
Tabel 1. Data Aktual Penerimaan Siswa Baru PKBM Tahfizh At-Tamam
No.  Periode  Data Aktual
1 2019 50 Siswa 2 2020 69 Siswa 3 2021 77 Siswa 4 2022 93 Siswa
Pada  tahap  awal  analisis  data,  Nilai  bobot  alpha  (alpha)  digunakan  dalam  metode  Single  Exponential Smoothing  untuk  menghaluskan  nilai  peramalan.  α  (alpha)  ditentukan  dengan  kesalahan  sampai  ditemukan  α (alpha) yang menghasilkan perkiraan kesalahan terkecil. Besarnya α berkisar antara 0 dan 1. Dalam perhitungan peramalan kali ini, akan menggunakan nilai α yaitu (α = 0.1), (α = 0.2), (α = 0.3), (α = 0.4), (α = 0.5), (α = 0.6), (α = 0.7), (α = 0.8) dan (α = 0.9). Pada tabel 2 dibawah ini merupakan perbandingan besaran seluruh nilai α yang telah disebutkan sebelumnya.
Tabel 2. Perbandingan Nilai α No.  Periode Angka Penerimaan α = 0.1 α = 0.2 α = 0.3 α = 0.4 α = 0.5 α = 0.6 α = 0.7 α = 0.8 α = 0.9 1 2019 50 72.25 72.25 72.25 72.25 72.25 72.25 72.25 72.25 72.25 2 2020 69 70.02 67.80 65.57 63.35 61.12 58.90 56.67 54.45 52.22 3 2021 77 69.92 68.04 66.60 65.61 65.06 64.96 65.30 66.09 67.32 4 2022 93 70.63 69.83 69.72 70.16 71.03 72.18 73.49 74.81 76.03 5 2023 - 72.86 74.46 76.70 79.30 82.01 84.67 87.14 89.36 91.30
Dari  data  pada  tabel  2,  dapat  diamati  bahwa  nilai  alpha  (α)  yang  digunakan  dalam  metode  Single Exponential  Smoothing  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  hasil  prediksi  penerimaan  siswa  baru  di PKBM Tahfizh At-Tamam. Ketika nilai alpha meningkat, prediksi  menjadi lebih responsif terhadap perubahan data  historis,  yang  menghasilkan  fluktuasi  yang  lebih  tinggi  dalam  prediksi.  Sebaliknya,  ketika  nilai  alpha menurun,  prediksi  menjadi  lebih lambat  menyesuaikan  diri  terhadap  perubahan  data,  yang  dapat  menghasilkan prediksi yang lebih stabil. Dalam konteks ini, nilai alpha yang lebih rendah, seperti α = 0.1 atau α = 0.2, cenderung menghasilkan prediksi  yang lebih stabil, sementara nilai  alpha yang lebih tinggi, seperti α = 0.8 atau α = 0.9, cenderung menghasilkan prediksi  yang lebih responsif terhadap fluktuasi  data. Oleh karena itu, pemilihan nilai alpha yang optimal harus mempertimbangkan tujuan prediksi, toleransi terhadap fluktuasi, dan tingkat stabilitas yang diinginkan dalam konteks penerimaan siswa baru di PKBM Tahfizh At-Tamam.
Setelah  proses  peramalan  selesai  dengan  α  =  0.1  sampai  0.9,  dilakukan  perhitungan  nilai  MAD.  MAD mengukur rata-rata kesalahan absolut antara prediksi dan data aktual. Nilai MAD yang lebih rendah menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih kecil. Berikut hasil dari nilai MAD berdasarkan kisaran α pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Nilai Mean Absolute Deviation Berdasarkan α dan Nilai Aktual Ramalan
No. α Nilai Aktual tahun 2023  Mean Absolute Deviation 1 α = 0.1 72,86 10.45 2 α = 0.2 74,46 11.12 3 α = 0.3 76,7 11.87

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1197 − 1204 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3658
No. α Nilai Aktual tahun 2023  Mean Absolute Deviation 4 α = 0.4 79,3 12.43 5 α = 0.5 82,01 12.81 6 α = 0.6 84,67 13.04 7 α = 0.7 87,14 13.16 8 α = 0.8 89,36 13.18 9 α = 0.9 91.30 13.14
Dari  hasil  penghitungan  Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  pada  metode  single  exponential  smoothing untuk kasus penerimaan siswa baru PKBM Tahfizh At-Tamam dengan variasi nilai α, dapat dilihat bahwa nilai MAD cenderung meningkat seiring dengan peningkatan nilai α. Hal ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi nilai α yang digunakan, semakin besar deviasi atau selisih antara nilai prediksi dan nilai aktual. Dalam kasus ini, terdapat variasi nilai MAD antara 10.45 hingga 13.18. Semakin rendah nilai MAD, semakin baik kinerja prediksi model. Dari  hasil tersebut, dapat dilihat bahwa nilai MAD terendah diperoleh pada α = 0.1 dengan nilai 10.45, sedangkan nilai MAD tertinggi diperoleh pada α = 0.8 dengan nilai 13.18.
Meskipun nilai MAD dapat memberikan gambaran tentang tingkat kesalahan prediksi, perlu diperhatikan bahwa nilai MAD ini perlu dikombinasikan dengan metrik evaluasi lainnya seperti Mean Squared Error (MSE) dan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  untuk  mendapatkan  evaluasi  yang  lebih  komprehensif  untuk memprediksi penerimaan siswa baru di PKBM Tahfizh At-Tamam. Berikut nilai MSE dan MAPE yang dihasilkan berdasarkan perhitungan MAD dan nilai α seperti yang terlihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Nilai Mean Squared Error dan Mean Absolute Percentage Error
No. α Nilai Aktual tahun 2023 Mean Absolute Deviation Mean Squared Error Mean Absolute Percentage Error 1 α = 0.1 72,86 10.45 1.092.025 14.33% 2 α = 0.2 74,46 11.12 1.236.544 14.93% 3 α = 0.3 76,7 11.87 1.407.169 15.47% 4 α = 0.4 79,3 12.43 1.540.849 15.67% 5 α = 0.5 82,01 12.81 1.644.961 15.62% 6 α = 0.6 84,67 13.04 1.692.416 15.39% 7 α = 0.7 87,14 13.16 1.728.256 15.08% 8 α = 0.8 89,36 13.18 1.734.724 14.75% 9 α = 0.9 91.30 13.14 1.721.796 14.38%
Berdasarkan  data  yang  disajikan  pada  tabel  4,  dapat  terlihat  bahwa  terdapat  perubahan  dalam  metrik evaluasi (MAD, MSE dan MAPE) seiring dengan peningkatan nilai α. Pertama, jika  merujuk pada nilai MAD, dapat terlihat bahwa semakin tinggi nilai α, semakin tinggi pula nilai MAD. Hal ini menunjukkan bahwa prediksi dengan nilai α yang lebih tinggi memiliki tingkat kesalahan absolut yang lebih besar. Dengan kata lain, semakin besar nilai  α, semakin tidak akurat prediksi  yang dihasilkan. Kedua, jika  merujuk  nilai  MSE dan MAPE yang dihasilkan, dapat terlihat bahwa kedua metrik ini juga cenderung meningkat seiring dengan peningkatan nilai α. Artinya, semakin tinggi nilai α, semakin besar kesalahan kuadrat  dan persentase kesalahan antara prediksi  dan nilai aktual. Hal ini menunjukkan bahwa prediksi dengan nilai α yang lebih tinggi cenderung memiliki kualitas yang lebih rendah.
Peningkatan nilai α dalam metode single exponential smoothing menyebabkan semakin besar kesalahan kuadrat dan persentase kesalahan antara prediksi dan nilai aktual karena dampak dari perhitungan yang dilakukan dalam  metode  tersebut.  Ketika  nilai  α  meningkat,  bobot  yang  diberikan  pada  data  historis  sebelumnya  juga semakin  meningkat.  Dalam  single  exponential  smoothing,  prediksi  untuk  periode  berikutnya  didasarkan  pada prediksi  sebelumnya  dan  perbedaan  antara  prediksi  sebelumnya  dengan  nilai  aktual  pada  periode  sebelumnya. Dengan  peningkatan  α,  prediksi  lebih  sensitif  terhadap  perbedaan  antara  prediksi  sebelumnya  dan  nilai  aktual sebelumnya. Hal ini dapat mengakibatkan efek yang disebut "over-reaction" atau "over-smoothing" [22]. Ketika α tinggi, prediksi cenderung menyesuaikan diri terlalu cepat dan terlalu tajam terhadap perubahan data, termasuk fluktuasi acak. Akibatnya, kesalahan prediksi meningkat karena prediksi tidak mampu menangkap tren atau pola yang  sebenarnya  dalam  data.  Selain  itu,  peningkatan  kesalahan  juga  terkait  dengan  kurangnya  adaptasi  model

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1197 − 1204 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3658
terhadap perubahan jangka panjang dalam data. Dalam metode single exponential smoothing, dengan nilai α yang tinggi, model cenderung memberikan bobot lebih besar pada data terkini, sehingga informasi dari data sebelumnya yang dapat menggambarkan tren jangka panjang lebih sedikit dipertimbangkan. Ini dapat mengakibatkan prediksi yang lebih buruk saat ada perubahan jangka panjang yang signifikan dalam data.
Sebagai  tahap implementasi  dari Metode Single Exponential  Smoothing, berdasarkan hasil  pada tabel  4, untuk  prediksi penerimaan siswa baru di PKBM Tahfizh At-Tamam, nilai α yang paling cocok adalah α = 0.1. Alasan utama adalah karena α = 0.1 memiliki nilai MAD yang paling rendah dibandingkan dengan nilai α lainnya. MAD mengukur kesalahan rata-rata antara prediksi dan nilai aktual, dan semakin rendah MAD, semakin akurat prediksinya. Selain itu, α = 0.1 juga memiliki MSE yang relatif lebih rendah dibandingkan dengan nilai α lainnya. MSE  mengukur  kesalahan  kuadrat  antara  prediksi  dan  nilai  aktual,  dan  semakin  rendah  MSE,  semakin  dekat prediksinya dengan nilai aktual. Meskipun MAPE untuk α = 0.1 memiliki nilai yang tidak berbeda dengan α yang lain, tetapi MAPE pada α = 0.1 masih relatif dapat diterima. MAPE mengukur persentase kesalahan antara prediksi dan nilai aktual, dan α = 0.1 memiliki MAPE sebesar 14.33%. Dengan memilih α = 0.1, PKBM Tahfizh At-Tamam dapat mendapatkan prediksi yang lebih akurat dan stabil, karena α = 0.1 memberikan bobot yang cukup pada data historis  sebelumnya  dan  tidak  terlalu  responsif  terhadap  fluktuasi  acak  atau  perubahan  jangka  pendek  yang mungkin terjadi dalam data penerimaan siswa baru.
Setelah pemodelan selesai dilakukan, selanjutnya akan diimplementasikan kepada sebuah sistem berbasis komputer. Adapun sebagai pengguna dari sistem yang dirancang adalah administrator yang ditunjuk oleh PKBM Tahfizh At-Tamam seperti terlihat pada diagram use case gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Diagram Use Case
Selain use case, dirancang class diagram untuk sistem prediksi penerimaan siswa baru di PKBM Tahfizh At-Tamam,  yang mencakup beberapa kelas yang terlibat  dalam sistem tersebut. Berikut adalah  deskripsi  untuk beberapa kelas yang ada dalam class diagram terdapat pada gambar 2 dibawah ini:

## Gambar 2. Diagram Class
Interface  sistem  prediksi  penerimaan  siswa  baru  di  PKBM  Tahfizh  At-Tamam  juga  dirancang  untuk mempermudah pengguna melakukan peramalan berdasarkan data yang diinput dan nilai α yang sesuai seperti pada gambar 3 berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1197 − 1204 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3658
Gambar 3. Interface Prediksi Penerimaan Siswa Baru
Sedangkan  untuk  visualisasi  antara  data  aktual  tahun  sebelumnya  dan  hasil  peramalan  dengan  metode single  exponential  smoothing  terlihat  pada  gambar  4.  Dari  gambar  tersebut  ditampilkan  sebuah  grafik  dalam bentuk time series, dimana terdapat nilai antara data aktual sebelumnya dan data ramalan untuk tahun berikutnya. Sehingga  berdasarkan  visualisasi  ini  didapat  informasi  terkait  peramalan  jumlah  siswa  yang  akan  diterima  di PKBM Tahfizh At-Tamam pada tahun berikutnya.
Gambar 4. Interface Grafik Prediksi Penerimaan Siswa Baru

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  metode  Single  Exponential  Smoothing  untuk  memprediksi penerimaan siswa baru di PKBM Tahfizh At-Tamam. Hal ini dilakukan agar tercipta proses manajerial untuk tata kelola  kelas  bagi  siswa  baru  dapat  lebih  tepat  guna,  seperti  pengalokasian  tenaga  pengajar  atau  pengalokasian kelas.  Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dimulai  dari  identifikasi  variabel  prediksi,  pengumpulan  data  historis, pembersihan dan pengolahan data, penentuan nilai alpha (α), peramalan menggunakan metode Single Exponential Smoothing, evaluasi menggunakan tiga metrik pengukuran diantaranya Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil perhitungan MAD, MSE, dan  MAPE  untuk  setiap  nilai  alpha,  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  alpha  yang  paling  cocok  untuk  prediksi penerimaan siswa baru di PKBM Tahfizh At-Tamam adalah α = 0.1. Nilai α tersebut menghasilkan MAD yang paling rendah dan kualitas prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan nilai alpha lainnya. Setelah mendapatkan nilai α yang ideal, maka dilanjutkan di tahap implementasi sistem kedalam interface yang dapat dimanfaatkan oleh PKBM  Tahfizh  At-Tamam.  Namun  sebagai  catatan,  metode  Single  Exponential  Smoothing  ini  memiliki keterbatasan  jika  terjadi  perubahan  jangka  panjang  yang  signifikan  dalam  data,  karena  model  cenderung memberikan  bobot  lebih  besar  pada  data  terkini.  Oleh  karena  itu,  hasil  prediksi  perlu  dievaluasi  secara komprehensif dengan menggunakan berbagai metrik evaluasi untuk memastikan kualitas prediksi yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terimakasih  kepada  PKBM Tahfizh At-Tamam  yang telah bersedia menyediakan waktu, kesempatan, dan sumberdaya yang dibutuhkan untuk terselesaikannya kegiatan penelitian ini. Selain itu, ucapan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1197 − 1204 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3658
terimakasih juga disampaikan kepada Fakultas Teknik dan LPPM Universitas Abdurrab yang telah memberikan dukungan dan masukan positif selama kegiatan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] H.  Darmadi,  PENGANTAR  PENDIDIKAN  ERA  GLOBALISASI:  Konsep  Dasar,Teori,  Strategi  dan  Implementasi dalam Pendidikan Globalisasi. An1mage, 2019.
[2] M. Arifin and M. Fudholi, “Sinergisitas Pendidikan Formal Dan Non Formal Di Yayasan Pendidikan Islam,” El Fata J. Ilmu Tarb., vol. 2, no. 2, pp. 32–43, 2022.
[3] S. Hartati and D. Arisandi, “Transformation Of Educational Organization Facing Industry 4.0 (Case Study Of Universitas Abdurrab),” in The 3rd International Seminar on Higher Education, 2019, pp. 207–211.
[4] S.  Hartati,  A.  Syamsuadi,  and  D.  Arisandi,  “University  Level  Management  Toward  Industrial  Revolution  4.0  using COBIT 5 Framework,” in Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1783, no. 1, pp. 0–6.
[5] A. H. Sani, A. Setiawan, and ..., “Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Rekomendasi Strategi Penerimaan Peserta Didik Baru,” J. Comput. …, vol. 4, no. 1, pp. 245–251, 2022.
[6] M. Anggreni, “Pengaruh Budaya Organisasi Terhadap Mutu Pendidikan,” J. PTK dan Pendidik., vol. 6, no. 2, pp. 49–56, 2021.
[7] L. Lina, N. Ulfatin, and S. Sultoni, “Strategi Kepala Sekolah Menengah Atas Dalam Memaknai Domain Keterampilan Era Revolusi Industri 4.0,” J. Pendidik. Teor. Penelit. …, vol. 7, no. 11, pp. 572–585, 2022.
[8] Z.  Zulkipli,  “Perencanaan  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia,”  J.  Vision.    Penelit.  dan  Pengemb.  dibidang  Adm. Pendidik., vol. 10, no. 1, p. 57, 2022.
[9] T. Terttiaavini and T. S. Saputra, “Analisa Akurasi Penggunaan Metode Single Eksponential Smoothing untuk Perkiraan Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Perguruan Tinggi XYZ,” J. Ilm. Inform. Glob., vol. 11, no. 1, pp. 64–68, 2020.
[10]  M. N. Arridho and Y. Astuti, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk Memprediksi Penjualan Katering pada Kedai Pojok Kedaung,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS, vol. 2, no. 02, pp. 35–44, 2020.
[11]  W.  Handoko,  “Prediksi  Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  (Studi Kasus: Amik Royal Kisaran),” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 125–132, 2019.
[12]  H.  S.  Pakpahan,  Y.  Basani,  and  R.  R.  Hariani,  “Prediksi Jumlah  Penduduk  Miskin  Kalimantan  Timur  Menggunakan Single dan Double Exponential Smoothing,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 15, no. 1, pp. 47–51, 2020.
[13]  E. Maharani and A. Momon, “Analisis Pengaruh Nilai Bullwhip Effect dengan Metode Single Exponential Smoothing pada PT . XYZ,” J. Serambi Eng., vol. VIII, no. 2, pp. 5503–5509, 2023.
[14]  S. N. Budiman, “Peramalan Stock Barang Dagangan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing,” J. Teknol. dan Manaj. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 103–112, 2021.
[15]  C. M. Gibran, S. Setiyawati, and F. Liantoni, “Prediksi Penambahan Kasus Covid-19 di Indonesia Melalui Pendekatan Time Series Menggunakan Metode Exponential Smoothing,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 6, no. 1, p. 112, 2021.
[16]  B. O. Sidiq, “Evaluating forecasting methods for breast cancer reported cases in Nigeria,” Discovery, vol. 55, no. October 2019, 2020.
[17]  D. Chicco, M. J. Warrens, and G. Jurman, “The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation,” PeerJ Comput. Sci., vol. 7, pp. 1–24, 2021.
[18]  N.  Vandeput,  “Forecast  KPIs:  RMSE,  MAE,  MAPE  &  Bias,”  medium.com,  2019.  [Online].  Available: https://towardsdatascience.com/forecast-kpi-rmse-mae-mape-bias-cdc5703d242d. [Accessed: 18-Jul-2023].
[19]  A.  Saleh  and  A.  F.  Fitmayanti,  “Modeling  of  inflation  cases  in  South  Sulawesi  Province  using  single  exponential smoothing and double exponential smoothing methods,” Qual. Quant., vol. 56, no. 1, pp. 227–237, 2022.
[20]  I. A. Bolarinwa and B. T. Bolarinwa, “UNDERSTANDING FEATURES OF TIME SERIES,” Int. J. Adv. Acad. Res., vol. 7, no. 8, pp. 15–19, 2021.
[21]  X. Zhu, G. Zhang, and B. Sun, “A comprehensive literature review of the demand forecasting methods of emergency resources from the perspective of artificial intelligence,” Nat. Hazards, vol. 97, no. 1, pp. 65–82, 2019.
[22]  Y.  Sun,  S.  Wang,  and  X.  Zhang,  “How  efficient  are  China  ’  s  macroeconomic  forecasts ?  Evidences  from  a  new forecasting evaluation approach ☆ ,” Econ. Model., vol. 68, no. June 2017, pp. 506–513, 2018.